Procesamiento eficiente de series de tiempo de raster espacio temporales en R

Autores
Castillo Moine, Matías Alejandro; Balzarini, Mónica Graciela
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Ponencia presentada en LatinR 2019 – Segunda Conferencia Latinoamericana sobre el uso de R en Investigación + Desarrollo. Santiago de Chile, 25 al 27 de septiembre de 2019.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
El gran volumen de datos en forma de series de tiempo imágenes satelitales (STIS) plantea desafíos técnicos de almacenamiento y procesamiento. Numerosos paquetes de R ofrecen herramientas para su manejo con soporte para out-of-memory files y procesamiento en paralelo, permitiendo el procesamiento masivo de grandes bases de datos de STIS. Sin embargo, la mayoría de los desarrollos estadísticos de R tienen base matricial, y el dato debe ser convertido para poder ser procesado; transformación que generalmente ocurre en copias completas de los datos en memoria. El objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de dos estrategias de manejo y procesamiento en R de datos masivos de STIS convertidas a formato matricial en memory-maped files con soporte para procesamiento en paralelo.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.
Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
Fuente
Actas de LatinR 2019 – Segunda Conferencia Latinoamericana sobre el uso de R en Investigación + Desarrollo.
E-ISSN: 2618-3196
https://github.com/LatinR/presentaciones-LatinR2019
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Materia
Bases de datos
Almacenamiento de información
Imágenes por satélites
Sensores remotos
Procesamiento de datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/549150
Acceder
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Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
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Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.
El gran volumen de datos en forma de series de tiempo imágenes satelitales (STIS) plantea desafíos técnicos de almacenamiento y procesamiento. Numerosos paquetes de R ofrecen herramientas para su manejo con soporte para out-of-memory files y procesamiento en paralelo, permitiendo el procesamiento masivo de grandes bases de datos de STIS. Sin embargo, la mayoría de los desarrollos estadísticos de R tienen base matricial, y el dato debe ser convertido para poder ser procesado; transformación que generalmente ocurre en copias completas de los datos en memoria. El objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de dos estrategias de manejo y procesamiento en R de datos masivos de STIS convertidas a formato matricial en memory-maped files con soporte para procesamiento en paralelo.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
Fil: Castillo Moine, Matías Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA); Argentina.
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